人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。
GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。
随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占用一整张GPU卡。资源调度不够灵活，造成了GPU资源利用率不高。
这时候，用容器调度底层GPU资源就成了一种很好的解决方案。多租户（VM）使用同一张GPU卡，可以依靠vGPU技术实现；而单租户多线程的场景，则可以通过GPU容器共享技术实现。通过在GPU卡之上高密度的容器部署，可以将GPU资源做更细颗粒度的切分，提高资源利用率。
阿里云异构计算近日推出的cGPU容器共享技术，让用户通过容器来调度底层GPU资源，以更细颗粒度调度使用GPU，提高GPU资源利用率，达到降本增效的目的。
目前业界普遍使用GPU容器技术。在容器调度GPU的时候，不同线程中的容器应用可能出现显存资源争抢和互相影响的问题，未能做到容器的完全隔离。比如，对显存资源需求强烈的应用，可能会占用了过多资源，使得另一线程的容器应用显存资源不足。
也就是说只解决了算力争抢的问题，却未能解决故障隔离的问题。比如某企业在跑两个容器中分别运行着GPU的推理应用，一个已经稳定了，一个还在开发阶段。如果其中一个容器中的应用出现故障，由于没有实现很好的隔离技术，往往导致另一容器中的应用也会出现故障。
目前，行业内还有一种改良方案，通过把CUDA运行库替换或者进行调整，这种方案的弊端是用户没法将自身搭建的环境无缝放到云厂商的环境中，而是需要适配和更改CUDA运行库。
阿里云推出的cGPU容器技术，可以实现容器的安全隔离，业务之间不会互相干扰，各容器之间的故障不会相互传递，更安全、更稳定；同时对客户环境无侵入，如客户无需修改CUDA运行库等，就能让客户灵活地利用容器调度底层GPU资源。
阿里云cGPU容器技术的推出，将进一步推动更多的企业使用容器调度底层GPU容器资源，能够毫无后顾之忧地提升GPU资源利用率，实现降本增效。
